Funciones REGEX

Las expresiones regulares consisten en la manipulación de data tipo string o texto, que nos ayudan en convertir archivos de texto en datos que pueden ser útiles para su manipulación y análisis. Esto también incluye extraer ciertos formatos que puedan ser difíciles de leer o palabras que no estén bien escrita. La manera en el que las expresiones funcionan es utilizando meta caracteres que ayudan a cuantificar, alterar o agrupar el texto, creando patrones de búsqueda.

Entre estas dos paginas de recursos de funciones REGEX podemos hacer las siguientes comparaciones:

En la primera página, https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/74603_76cd14d5983f47408fdf0b323550b846.html, podemos ver detalladamente como podemos utilizar funciones Regex para manipular datos de tipo “string”. La página nos enseña que tipos de paquetes usar como “stringr”, cuales funciones están relacionada a expresiones regulares y los diferentes tipos de sintaxis para buscar patrones dentro de un texto o lista de string. A su vez, el formato en el que esta estructurado la página es similar al de Rmarkdown, ya que divide los comentarios y las funciones o líneas de programación. Este formato nos ayuda a saber sin leer todo el texto, cuando se está viendo ejemplos con los códigos utilizados en R y cuando son comentarios.

La siguiente página, https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/regex.html, está en un formato html y es difícil de entender ya que nos dice las funciones que pueden ser utilizadas para expresiones regulares, pero no nos da una explicación muy concreta de lo que significa. Todas las explicaciones están muy corridas, y no están bien segmentadas en relación con las características que se desean explicar.

Rmarkdown

Rmarkdown se considera un marco de referencia en el que codigo puede ser utilizado y convertido en un formato leible ya sea por PDF, HTML

Esta página, https://ourcodingclub.github.io/2016/11/24/rmarkdown-1.html, nos enseña los principios básicos de Rmarkdown . Comenzando por como instalar un paquete, como estructurar el encabezado que se utiliza en R, como separar los códigos de los comentarios que se quieran proporcionar y esconderlos para que solo se vea el resultado. Además, nos proporciona ejemplos al insertar figuras y tablas que son muy útiles al poner graficas.

La siguiente página, https://medium.com/@franperez/introduction-to-rmarkdown-fa0ad8338153, nos explica sobre Rmarkdown de una forma muy generalizada, ya que no nos provee información de los procesos para añadirle un buen formato o como funciona el mismo Rmarkdown. Además, se salta mucho contenido sobre como se configuran los codigos y nos da el resultado final sin una explicación de los procedimientos utilizados para llegar al resultado.

Gráfica


En este grafico podemos ver la comparación mensual entre la tasa de cambio en el precio del café robusta y la tasa de cambio en el precio del té. En primer lugar, podemos ver en los primeros meses que en Diciembre el precio del café tiende a ser el más bajo en todo el periodo siendo de -7.07% y el té en este mes tiende a tener cambios leves aproximadamente un -2.5%. Podemos asumir que este mes se tiene un exedente de productividad de café en relación a su demanda.

Entrando enero hasta febrero el comportamiento se tiende a invertir ya que para el café tiende a estar mas estable por 0.58% en los dos meses y él te baja por -3.55 puntos porcentuales. Luego entre Marzo hasta Agosto el precio del té tiende a variar dramáticamente. Por ejemplo, de Marzo a Abril el precio salta por +7.49 puntos y en Mayo a Junio hay un cambio por -14.12 puntos. Con este cambio tan volátil podemos asumir que entre Marzo a Abril hubo menos producción en té y de Mayo a Junio hubo un excedente de lo presupuesto en el suministro del té.

Comparándolo con el café podemos destacar que el té tiende a ser más volátil ya que sus movimientos de precios son más drásticos entre cada mes al compararlos con sus puntos porcentuales. En relación con el café sus precios son mas predecibles mensualmente ya que en su mayoría el precio sube o baja entre dos periodos. Por ejemplo, de Abril a Agosto podemos ver un incremento de +1.62 y luego otro incremento más alto de +6.91 puntos porcentuales.

Tabla de variación de precios

Periodo Precio Café Cambio % café Precio Té Cambio % Té
2018-10-01 1.88 0.00 2.42 0.00
2018-11-01 1.84 -2.13 2.36 -2.48
2018-12-01 1.71 -7.07 2.30 -2.54
2019-01-01 1.72 0.58 2.27 -1.30
2019-02-01 1.73 0.58 2.16 -4.85
2019-03-01 1.70 -1.73 2.13 -1.39
2019-04-01 1.62 -4.71 2.26 6.10
2019-05-01 1.57 -3.09 2.39 5.75
2019-06-01 1.63 3.82 2.19 -8.37
2019-07-01 1.63 0.00 2.17 -0.91
2019-08-01 1.56 -4.29 2.13 -1.84
2019-09-01 1.56 0.00 2.21 3.76
2019-10-01 1.51 -3.21 2.34 5.88